Sistema de detección y clasificación de peces utilizando visión computacional

R. Mejía, Gianfranco Rosales
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Abstract

La gestión de los recursos hidrobiológicos implica tanto el aspecto ecológico a través del equilibrio del ecosistema, como el aspecto económico mediante el control de la cantidad y calidad de los recursos pesqueros producidos en el Perú. En la actualidad, labores relacionadas a esta gestión son realizadas por empresas privadas y entidades del Estado como el Imarpe. La misión de estas es proteger la calidad de los recursos que llegan a los hogares de millones de peruanos. Esta investigación busca desarrollar un sistema para la detección, clasificación y, finalmente, la medición de diversas especies de peces, utilizando técnicas de visión computacional como el algoritmo SURF y redes neuronales convolucionales. Las pruebas, utilizando dos especies de peces, demostraron que la identificación alcanza un nivel de precisión del 90 % y que la clasificación alcanza una precisión del 80 %. Estos valores se obtienen bajo determinadas condiciones que se comentan en el desarrollo del artículo.
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利用计算机视觉的鱼类检测和分类系统
水生生物资源的管理既包括通过生态系统平衡的生态方面,也包括通过控制秘鲁生产的渔业资源的数量和质量的经济方面。目前,与这一管理有关的任务由私营公司和国家实体执行,如Imarpe。这些组织的使命是保护进入数百万秘鲁人家庭的资源的质量。本研究旨在利用SURF算法和卷积神经网络等计算机视觉技术,开发一种检测、分类并最终测量各种鱼类的系统。使用两种鱼类进行的试验表明,鉴定的准确率达到90%,分类的准确率达到80%。这些值是在某些条件下获得的,这些条件将在本文的发展中讨论。
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